バイナリー二次計画問題に対する遺伝的局所探索法の比較
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概要
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メタ戦略(meta-heuristics)の一つである, 遺伝的局所探索法(genetic local search algorithms, GLS)は, 選択, 交叉, 突然変異からなる遺伝的操作と局所探索法により構成され, 様々な最適化問題に対して比較的良好な結果を算出可能であることが知られている.本論文では, バイナリー二次計画問題(unconstrained binary quadratic programming problem, BQP)に対して四つの遺伝的局所探索法を実装し, それらの探索性能に関して実験的な比較を主な目的とする.四つのGLSにおける相違は, 局所探索法であり, これらの局所探索法は, BQPに対する近傍操作と移動戦略の相違によって区分される.この比較では, 局所探索法以外の処理, つまり遺伝的操作は全く同一の処理形態と取るため, GLSとして個々の局所探索法を組み込んだ時の探索性能を直接観測し得る.比較結果より, 最終的に得られる解の質は, 組み込む局所探索法の違いによって大きな影響を受けることなどを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-05-11
著者
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